潜在类别模型的原理就是根据个体在外显指标上的反应模式即不同的联合概率来进行参数估计的统计方法。相应的，其基本假设为：外显变量各种反应的概率分布可以由少数互斥的潜在类别变量来解释，每种类别对各外显变量的反应选择都有特定的倾向。例如，一份期末考试测验有10道选择题，能力强的学生可能全部正确回答所有题目，能力差的学生只能正确回答容易的题目，能力一般的学生可能回答全部容易和部分困难的题目。说明不同能力水平的学生在正确回答不同难易水平的题目时表现不同，所以，可以通过学生回答题目的情况可以将其分为不同的能力水平组。
该模型分析的逻辑就是根据个体在外显题目上的反应模式将其分类。操作步骤包括估计模型，逐渐增加类别数据而后根据参数估计找到最佳模型，例如采用探索性潜在类别分析对淋巴瘤患者照顾者的心理健康状况进行分类，具体经过以下步骤：①估计初始模型。②逐步增加类别数目，进行各模型的参数估计，计算适配性。③进行适配性检验与差异检验，以决定最佳模型。④进行类别的命名与参数估计结果整理。⑤进行分类，决定各观察值的归属类别。
